基于机器学习的银行客户流失分析

为了准确预测可能在今后两年内与某银行终止业务关系的客户,基于机器学习构建了客户流失分析预测模型,该模型在预测客户流失方面与传统逻辑回归模型相比具有显著优势。通过深度神经网络对银行客户流失进行预测,并使用准确率、召回率、精度和F-Measure等指标对预测结果进行全面评估。对于被预测为即将流失的客户,银行可以采取针对性的支持措施,解决客户不满意之处和遇到的问题进而留住客户。这一预测模型不仅有助于银行提前识别潜在的流失风险,还为银行提供了挽留客户的重要机会,有助于建立长期客户关系。

ID3分类算法在银行客户流失中的应用研究

决策树已被成功应用到许多分类问题上,其中ID3是决策树学习的典型算法。文中就该算法在银行客户流失中的应用做了实例研究。叙述了ID3分类算法的原理及其实现算法,并分析了银行客户流失的原因和分类,以一个具体案例详细讲解了ID3分类算法在银行客户流失分析的具体应用流程,包括:数据采样、数据分析、建立模型和模型解释。文中实现ID3算法并作用于银行数据得到一个银行客户流失模型,通过提取模型中的规则对银行预测客户流失特征具有一定的辅助作用。

基于综合业务的商业银行客户流失预警模型

随着我国国内银行的竞争加剧,商业银行客户流失现象越来越严重。而大量的统计数据表明,获取新客户的成本是维护现有客户的五倍。因此,从海量的客户交易记录中挖掘出对流失有影响的信息,从而建立有效地银行客户流失预警体系显得尤为必要了。本文结合我国商业银行业务现状,综合运用层次分析法和logistics回归分析方法,给出了基于综合业务考虑的商业银行客户流失预警模型。

MCP-Logistic模型在银行客户流失数据的应用

通过讨论MCP-Logistic模型,以某商业银行客户流失历史数据为例,探究模型的变量选择能力以及预测效果。提出了正则化参数的直接给定方法,且不需要预调节。实证分析中,相比于Lasso-Logistic模型、SCAD-Logistic模型和决策树模型,MCP-Logistic模型最终选取得到7个重要变量的系数估计以及计算得到F统计量值为0.4210,这说明该模型对于高维数据变量的压缩效果更好,且具有较好的分类预测能力。

产教融合目标下数据科学与分析教学案例设计

当前,我国高校要创新人才培养模式,建立健全多层次、多类型的大数据人才培养体系,重点培养具有统计分析、计算机技术、经济管理等多学科知识的跨界复合型人才。基于上述,针对大数据人才培养的核心课程,结合实际应用背景,设计符合学生理解能力和应用能力的教学案例,使用较大规模数据集和机器学习算法,分析影响银行客户流失的各类特征及其重要性排序,并用平均绝对误差等指标评估模型性能,分析提升模型性能的方法,力求提高理论课与实践教学的交互水平,致力于培养具有较强实践能力和创新意识的高素质应用型创新人才具有重要意义。